Uma enorme quantidade de dados est??? a ser recolhida e armazenada em bases de dados em todo o mundo. Estes dados agrupam-se e continuam a aumentar todos os anos. Extrair informa??????es que est???o escondidas nessas bases de dados e classificar as informa??????es extra???das s???o as tarefas mais importantes na extra??????o de dados. Se esses conjuntos de dados forem desequilibrados, torna-se dif???cil lidar com eles. Uma vez que a previs???o do futuro ??? uma das tarefas fundamentais da extra??????o de dados. Trabalhar ...
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Uma enorme quantidade de dados est??? a ser recolhida e armazenada em bases de dados em todo o mundo. Estes dados agrupam-se e continuam a aumentar todos os anos. Extrair informa??????es que est???o escondidas nessas bases de dados e classificar as informa??????es extra???das s???o as tarefas mais importantes na extra??????o de dados. Se esses conjuntos de dados forem desequilibrados, torna-se dif???cil lidar com eles. Uma vez que a previs???o do futuro ??? uma das tarefas fundamentais da extra??????o de dados. Trabalhar com conjuntos de dados desequilibrados para prever os resultados poss???veis ??? uma tarefa muito fastidiosa. O conjunto de dados ??? desequilibrado quando n???o ??? classificado corretamente, quando uma classe cont???m mais inst???ncias do que outra. S???o frequentemente representados como uma classe positiva (minorit???ria) e uma classe negativa (maiorit???ria). A classe que tem menos amostras ??? designada por classe minorit???ria e a que tem mais ??? designada por classe maiorit???ria. O desequil???brio do conjunto de dados causa muitos problemas s???rios na extra??????o de dados, sobretudo porque o algoritmo de classifica??????o padr???o considera o conjunto de dados como equilibrado, o que, por sua vez, ??? parcial em rela??????o ??? classe maiorit???ria. Para aplica??????es como o diagn???stico m???dico, este facto tem um efeito muito grave. Por conseguinte, o equil???brio do conjunto de dados ??? fundamental para muitas aplica??????es em tempo real.
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